Atlassian Jira MCP服务器

基于Node.js/TypeScript开发的Atlassian Jira Cloud专用Model Context Protocol（MCP）服务器，支持AI系统（如Claude、Cursor AI等大语言模型）安全、实时地与Jira项目、问题、评论及相关开发信息交互。

核心优势

1. 极简操作，丰富输出
   • 仅需简单标识符即可获取全面信息，无需额外参数配置。
2. 完整Jira上下文
   • 可访问项目、问题、评论及元数据，深度理解工作场景。
3. 开发信息集成
   • 关联问题与代码分支、提交记录、拉取请求等开发数据。
4. 本地安全认证
   • 凭证仅存储于本地，无需担心令牌泄露风险。
5. 直观Markdown响应
   • 结构化输出格式统一，便于阅读和集成。

快速入门

第一步：获取Atlassian API令牌

1. 访问Atlassian API令牌管理页面。
2. 点击Create API token，输入描述标签（如“mcp-jira-access”）。
3. 复制生成的API令牌（仅显示一次，需妥善保存）。

MCP工具列表

工具采用蛇形命名（snake_case），参数为驼峰命名（camelCase），返回Markdown格式结果。

工具调用示例

1. 列出项目

• 基础调用（获取所有项目）：

                      
  json
  
                      { "name": "jira_ls_projects" }  
  

• 过滤与排序（搜索名称包含“Platform”的项目，按名称排序，最多返回10条）：

                      
  json
  
                      {  
    "name": "jira_ls_projects",  
    "parameters": { "name": "Platform", "limit": 10, "orderBy": "name" }  
  }  
  

2. 获取项目详情

• 通过项目Key获取（如项目Key为“DEV”）：

                      
  json
  
                      {  
    "name": "jira_get_project",  
    "parameters": { "projectKeyOrId": "DEV" }  
  }  
  

3. 搜索问题

• JQL查询（查询属于“DEV”项目且状态为“进行中”的问题）：

                      
  json
  
                      {  
    "name": "jira_ls_issues",  
    "parameters": { "jql": "project = DEV AND status = 'In Progress'" }  
  }  
  

4. 添加评论

                    
json

                    {  
  "name": "jira_add_comment",  
  "parameters": {  
    "issueIdOrKey": "PROJ-123",  
    "commentBody": "感谢更新！我会在今日下班前完成审核。"  
  }  
}  

CLI命令参考

命令采用短横线命名（kebab-case），支持--help查看详细参数。

1. 列出项目

                    
bash

                    # 基础命令  
mcp-atlassian-jira ls-projects  

# 带过滤条件  
mcp-atlassian-jira ls-projects --name "Platform" --limit 10 --order-by "name"  

2. 获取问题详情

                    
bash

                    mcp-atlassian-jira get-issue --issue-id-or-key PROJ-123  

3. 添加评论

                    
bash

                    mcp-atlassian-jira add-comment --issue-id-or-key PROJ-123 --body "此问题已列入下一冲刺优先级。"  

响应格式说明

所有响应均为Markdown格式，包含：

1. 标题：工具名称与操作描述（如“# Jira Projects”）。
2. 结构化内容：表格、代码块等（如问题列表表格、评论内容区块）。
3. 分页信息：总结果数、分页导航提示（如“Showing 4 of 15 total projects”）。
4. 关联链接：问题链接、代码分支链接等（如[PROJ-123](https://mycompany.atlassian.net/browse/PROJ-123)）。

响应示例：项目列表

                    
markdown

                    # Jira Projects  

Showing **4** projects matching "Platform" out of 15 total projects.  

| Key  | Name               | Lead          | Issues       |  
|------|--------------------|---------------|--------------|  
| PLAT | Platform Services  | Maria Johnson | 204 issues   |  
| PLTX | Platform Extensions| Chris Smith   | 156 issues   |  

*Retrieved from mycompany.atlassian.net on 2025-05-19 14:22 UTC*  

安全与配置

• 认证方式：通过环境变量JIRA_EMAIL（Jira账号邮箱）和JIRA_API_TOKEN（API令牌）进行认证。
• 本地运行：无需将令牌存储至远程服务器，确保敏感信息安全。
• 依赖环境：需安装Node.js（建议v18+），通过NPM包管理工具运行。

适用场景

• 智能工单处理：通过LLM自动解析工单内容，更新问题状态或添加相关开发链接。
• 敏捷协作优化：结合AI生成冲刺报告，汇总Jira数据与代码提交记录。
• 自动化测试集成：在CI/CD流程中自动创建、更新Jira问题，同步测试结果。

通过集成此服务器，开发团队可将Jira数据与AI能力深度结合，提升协作效率与决策智能化水平。